如果每行恰好有N个缺失值，则用row均值替换缺失值

如果每行恰好有N个缺失值，则可以使用行均值来替换这些缺失值。行均值是指将每行的非缺失值求平均得到的值，然后用该值来替换对应行的缺失值。

这种方法的优势是简单且易于实现。通过使用行均值替换缺失值，可以保持数据的整体分布和趋势，避免了对数据的过度处理。

应用场景：

数据预处理：在数据分析和机器学习任务中，经常会遇到缺失值的情况。使用行均值替换缺失值是一种常见的数据预处理方法，可以保持数据的完整性和一致性。
数据清洗：在清洗数据时，如果某些行存在大量缺失值，可以考虑使用行均值替换缺失值，以便后续分析和处理。

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例题 2：假设有一个二项分布，其中n = 10 ，p = 0.3 ，计算恰好有 3 次成功的概率。解：二项分布的概率质量函数为。...= df[df['A'] > 2] print(row) 数据清洗： # 删除缺失值 cleaned_df = df.dropna() print(cleaned_df) # 显示指定行的数据 row_index...= 1 # 上述代码可知只有索引为1的一行存在 selected_row = cleaned_df.loc[row_index, :] print(selected_row) # 替换缺失值 df.fillna...第一个排序结果将根据"A"列的值以降序排序，第二个排序结果将根据"A"列和"B"列的值进行降序排序。'''...但是我们可以通过使用.fillna()方法来在排序之前处理缺失值的位置。'''

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删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...=len(df)*0.9, axis=1) 用一个标量替换缺失值： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age...'].mean(), inplace=True) 当然你还可以用最大最小值、分位数值等来替换缺失值。

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df2 = spark_df.dropna() df2.show() # 3.或者 spark_df=spark_df.na.drop() 另外，如果col1为空则用col2填补，否则返回col1。...emp_id', how='left')\ .join(department, on='emp_id', how='left') final_data.show() 在join操作中，我们得到一个有缺失值的...# 2.用均值替换缺失值 import math from pyspark.sql import functions as func # 导入spark内置函数 # 计算缺失值，collect()函数将数据返回到...= final_data.na.fill({'salary':mean_salary}) # 3.如果一行至少2个缺失值才删除该行 final_data.na.drop(thresh=2).show...() # 4.填充缺失值 # 对所有列用同一个值填充缺失值 df1.na.fill('unknown').show() # 5.不同的列用不同的值填充 df1.na.fill({'LastName'

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那如何处理缺失值呢？两种方式：删除和替换。...删除包含缺失值的行： df.dropna(axis = 0) 删除包含缺失值的列： df.dropna(axis = 1) 如果一列里缺失值超过10%，则删除该列： df.dropna(thresh...=len(df)*0.9, axis=1) 用一个标量替换缺失值： df.fillna(value=10) 用上一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='ffill...') 用前一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='ffill') 用下一行对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=0, method='bfill...') 用后一列对应位置的值替换缺失值： df.fillna(axis=1, method='bfill') 使用某一列的平均值替换缺失值： df['Age'].fillna(value=df['Age

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isnull import pandas titanic_survival = pandas.read_csv("titanic_train.csv") # Pandas库使用NaN(非数字)表示缺失值...-") mean_age = sum(age) / len(age) print(mean_age) print("--------------------------") # 在计算平均值之前，我们必须过滤掉遗漏的值...axis = 0或'index': 删除包含缺失值的行 # axis = 1或'columns': 删除包含缺失值的列 # subset 像数组一样，可选的标签沿着要考虑的其他轴，例如，如果要删除行...# how : {'any', 'all'} # 'any' : 如果存在任何NA值，删除该行或列。...# 'all' : 如果所有值都是NA，则删除该行或列。

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对于自定义缺失值，不能用isnull()等三个函数来判断，不过可以用isin()函数来判断。找到这些值后，将其替换成np.nan，数据就只有空值一种缺失值了。...自定义缺失值的判断和替换 isin(values): 判断Series或DataFrame中是否包含某些值，可以传入一个可迭代对象、Series、DataFrame或字典。...replace(to_replace=None, value=None): 替换Series或DataFrame中的指定值，一般传入两个参数，to_replace为被替换的值，value为替换后的值。...有 ffill，pad，bfill，backfill 四种填充方式可以使用，ffill 和 pad 表示用缺失值的前一个值填充，如果axis=0，则用空值上一行的值填充，如果axis=1，则用空值左边的值填充...如果是按行填充，则填充一行表示执行一次，按列同理。在缺失值填充时，填充值是自定义的，对于数值型数据，最常用的两种填充值是用该列的均值和众数。

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# 检查数据中是否含有任何缺失值 df.isnull().values.any() # 查看每列数据缺失值情况 df.isnull().sum() # 提取某列含有空值的行 df[df['日期']...= len(df): row = df[i][df[i].isnull().values].index.tolist() print('列名："{}", 第{}行位置有缺失值...# 删除所有具有少于n个非null值的行 df.fillna(x) # 将所有空值替换为x s.fillna(s.mean())...# 用均值替换所有空值（均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） s.astype(float) # 将系列的数据类型转换为float s.replace...（平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换） df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个数据透视表组通过 col1

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NaN(非数字的首字母缩写)是一个特殊的浮点值，所有使用标准IEEE浮点表示的系统都可以识别它 pandas将NaN看作是可互换的，用于指示缺失值或空值。...有几个有用的函数用于检测、删除和替换panda DataFrame中的空值。...我们可以使用fillna()来填充缺失的值。例如，我们可能想用0替换' NaN '。...或者用平均值替换NaN。...假设我们想按性别将值分组，并计算物理和化学列的平均值和标准差。

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这样的统计计算以及可视化基本已经看出哪些变量缺失，以及缺失比例情况，对数据即有个缺失概况。下面将对缺失变量进行相应处理。...，如果一个变量的缺失比例过高，基本也就失去了预测意义，这样的变量我们可以尝试把它直接去掉。...采用某种插入模式进行填充，比如取缺失值前后值的均值进行填充： # interpolate()插值法，缺失值前后数值的均值，但是若缺失值前后也存在缺失，则不进行计算插补。...df['a'] = df['a'].interpolate() # 用前面的值替换, 当第一行有缺失值时，该行利用向前替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='pad') # 用后面的值替换...，当最后一行有缺失值时，该行利用向后替换无值可取，仍缺失 df.fillna(method='backfill')#用后面的值替换方式4：KNN填充利用knn算法填充，其实是把目标列当做目标标量，利用非缺失的数据进行

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